基于节点运动的机会网络路由算法

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机会网络利用节点移动带来的接触机会传输数据,数据在节点运动过程中捎带转发,保证了节点独立性,但会给数据传输带来影响.以节点的运动特性为切入点,设计了基于运动的机会网络路由算法.综合考虑数据传输、数据内容以及应用需求等因素,设计了数据转发优先级评价模型,结合节点活动区间划分方案制定数据传输规则;设计了差异化副本传输策略,在数据传输效率和系统开销之间取得折衷;考虑了节点活动范围、中心度及能量水平,构建了运动自由度函数评估节点运动水平.在此基础上设计了效用函数,选择中继节点转发数据.仿真结果表明,该算法能够在满
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视觉问答是计算机视觉领域和自然语言处理领域的交叉方向,近年来受到了广泛关注.在视觉问答任务中,算法需要回答基于特定图片(或视频)的问题.自2014年第一个视觉问答数据集发布以来,若干大规模数据集在近5年内被陆续发布,并有大量算法在此基础上被提出.已有的综述性研究重点针对视觉问答任务的发展进行了总结,但近年来,有研究发现,视觉问答模型强烈依赖语言偏见和数据集的分布,特别是自VQA-CP数据集发布以来
随着云计算和移动计算的普及,浏览器应用呈现多样化和规模化的特点,浏览器的安全问题也日益突出.为了保证Web应用资源的安全性,浏览器同源策略被提出.目前,RFC6454、W3C和HTML5标准都对同源策略进行了描述与定义,诸如Chrome、Firefox、Safari、Edge等主流浏览器均将其作为基本的访问控制策略.然而,浏览器同源策略在实际应用中面临着无法处理第三方脚本引入的安全威胁、无法限制同源不同frame的权限、与其他浏览器机制协作时还会为不同源的frame赋予过多权限等问题,并且无法保证跨域/跨
细粒度命名实体识别是对文本中的实体进行定位,并将其分类至预定义的细粒度类别中.目前,中文细粒度命名实体识别仅使用预训练语言模型对句子中的字符进行上下文编码,并没有考虑到类别的标签信息具有区分实体类别的能力.由于预测句子不带有实体标签,使用关联记忆网络来捕获训练集句子的实体标签信息,并将标签信息融入预测句子的字符表示中.该方法将训练集中带实体标签的句子作为记忆单元,利用预训练语言模型获取原句子和记忆单元句子的上下文表示,再通过注意力机制将记忆单元句子的标签信息与原句子的表示结合,从而提升识别效果.在CLUE
目的:调查分析患者就医体验,探讨影响患者就医体验的相关因素以及发现医疗服务质量缺陷,为持续改进医疗服务质量提供策略。方法:定量资料用(x±s)表示,采用方差分析等方法分析患者体验医疗服务质量评价结果的影响因素。结果:在2015-2017年比较中,2017年整体得分处于最低水平。2015-2017年市属医院就医环境体验维度、等待时间体验维度得分呈现逐年上升的趋势,就医费用体验维度得分一直处于较低水平。2015-2017年各个市属医院患者就医环境体验、等待时间体验、服务态度体验、服务质量体验及就医费用体验比较
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